III.5Управление персоналом и организацией

MFANN3b-SFT — слитая языковая модель семейства Phi, опубликованная netcat420. Она объединяет liminerity/Phigments12, netcat420/MFANN-liminerity-slerp-4a и netcat420/MFANN3b-Rebase методом TIES с помощью mergekit; базовой моделью при слиянии служила liminerity/Phigments12. Модель содержит 3,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру PhiForCausalLM и формат safetensors с точностью float16. Модель предназначена для генерации текста. Метаданные указывают контекстное окно до 131 072 токенов; карточка не описывает конкретные сценарии применения или поддерживаемые языки. Указана библиотека Transformers. В карточке нет сведений о результатах оценки качества или известных ограничениях, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Michel-13B — англоязычная чат-модель на базе Llama 2, созданная PotatoOff и командой как дообученная версия NousHermes-Llama2-13B для широкого круга задач. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 12,9 млрд параметров и контекст до 4096 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors, а также упоминает варианты квантования ExL2 и GGUF. Модель предназначена для диалогов и генерации текста общего назначения. Для общения используется шаблон промпта Llama 2; автор приводит рекомендуемые параметры генерации, включая temperature 0,8 и top_p 0,75. README характеризует модель как uncensored, но не приводит оценок качества или подробных результатов бенчмарков. Модель распространяется по лицензии AGPL-3.0. Возможные ограничения: заявленное отсутствие цензуры означает, что ответы могут включать нежелательный контент; контекст ограничен 4096 токенами. Английский указан среди языков модели.

Mystery-mag-try2 — объединённая языковая модель, созданная DazzlingXeno методом TIES с помощью mergekit. В основу объединения легла 01-ai/Yi-1.5-34B-32K; также использованы TheSkullery/Y1.5-MS-Mysteria-34b и anthracite-org/magnum-v3-34b. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 33,9 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; веса представлены в формате safetensors и типе float16. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Метаданные указывают задачу text-generation, но карточка не уточняет специализацию, поддерживаемые естественные языки или конкретные прикладные сценарии. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nemotron-3.5-30B-A3B-Antislop-FTPO-V2 — дообученный Thoughtworks чекпойнт NVIDIA Nemotron 3.5 30B-A3B, распространяемый в формате BF16 и предназначенный для генерации текста. Модель настроена методом Antislop с FTPO, чтобы уменьшить характерные повторяющиеся словесные шаблоны и приблизить стиль прозы к человеческому. В README описаны оценки на 952 отложенных промптах в шести доменах; наиболее заметный эффект показан для творческого письма. Модель подходит для создания художественной прозы, ответов на вопросы и пояснений, инструкций и диалогов. Заявлена гибридная архитектура Nemotron H с MoE и Mamba; базовая модель имеет размер 30B-A3B. Карточка ориентирована на английский язык. Для загрузки требуется Transformers с `trust_remote_code=True`. Лицензия указана как `other`, поэтому условия использования следует проверять в репозитории. Автор сообщает об отсутствии измеримого ухудшения на проверенных бенчмарках, однако подавление повторяющихся шаблонов не является жёстким фильтром и заметно различается по жанрам. Обработка тире и структуры Markdown в отдельных случаях ухудшилась; качество письма отдельным оценщиком не проверялось.

Модель разработана пользователем saksornr и дообучена на базе openthaigpt/openthaigpt-1.0.0-7b-chat. Это плотная причинно-языковая модель семейства Llama с 6,6 млрд параметров, представленная в формате Safetensors; при обучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель предназначена для генерации текста и инструкционного диалога. В метаданных указан контекст до 4096 токенов и английский язык. Лицензия Apache-2.0. Карточка не описывает обучающие данные и конкретную специализацию дообучения, поэтому пригодность для отдельных предметных областей по ней определить нельзя.

pkaryarypis/opt-6.7b-sft — дообученная модель семейства OPT, созданная на основе facebook/opt-6.7b и обученная на наборе данных generator. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев по текстовому запросу. Модель содержит 8,8 млрд параметров, использует архитектуру OPTForCausalLM и принимает контекст длиной до 2048 токенов. В карточке приведён результат оценки на тестовом наборе: loss 1,2324. Подробности о составе данных, методике оценки и практических ограничениях не раскрыты. Модель опубликована в формате safetensors; лицензия указана как other.

Personal_4B — дообученная модель генерации текста на базе FourOhFour/Crispy_Crab_4B, подготовленная с помощью Axolotl 0.4.1. Это плотная языковая модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 3,9 млрд параметров; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель распространяется в формате safetensors и предназначена для генерации текста. В README указана оценка loss 1,9273 на наборе для оценки, но назначение дообучения и подходящие прикладные сценарии не описаны. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнить в карточке модели и у правообладателя.

Модель RyotaKadoya1993/phi3_translator_merged3 — дообученная языковая модель для генерации текста и диалогов. В карточке указана база unsloth/phi-3-medium-4k-instruct; модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 13,8 млрд параметров, контекст — до 4096 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors. Модель можно применять для генерации ответов и диалогового текста. Название репозитория предполагает задачу перевода, однако README не описывает её качество, языковые пары или специальное назначение, поэтому перевод нельзя уверенно считать подтверждённой возможностью. В метаданных указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

Модель jamessucla/retrobust_plusplus_3b_f16 — дообученная языковая модель семейства Llama 3.2, загруженная scoliono. Она создана на базе unsloth/Llama-3.2-3B-bnb-4bit и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL для генерации текста. Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста на английском языке. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализированной области применения или дополнительных возможностях.

simplescaling/s1.1-1.5B — компактная плотная языковая модель семейства Qwen2, разработанная SimpleScaling как версия Qwen2.5-1.5B-Instruct, дообученная на наборе s1K-1.1. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 1,5 млрд параметров, работает через Transformers и принимает до 32 768 токенов контекста. Модель не проходила оценку качества; разработчики рекомендуют использовать вместо неё s1.1-32B. README не сообщает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

Vigneshwaran22/sim_model — дообученная модель генерации текста на архитектуре Qwen2, основанная на unsloth/qwen2.5-7b-bnb-4bit. По карточке, модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста; конкретная специализация и целевые сценарии не описаны. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

Tor-8B — дообученная модель семейства Mistral, опубликованная Delta-Vector и основанная на NVIDIA Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base. Это ранний чекпойнт проекта Darkens-8B: модель прошла два из четырёх запланированных эпох полноразмерного дообучения. Она предназначена для диалоговой генерации связного текста и прозы, с акцентом на естественный стиль письма и меньшую склонность к характерным для Claude речевым шаблонам. Модель содержит 7,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 16 384 токенов. Она настроена на инструкции в формате ChatML; в карточке указан английский язык. Веса опубликованы в формате safetensors. README не сообщает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

Tulu V2.5 DPO 13B Nectar — англоязычная диалоговая модель-помощник от Allen Institute for AI (AI2), основанная на Llama 2. Это плотная архитектура Llama с 12,9 млрд параметров, дообученная на инструкциях Tulu 2, а затем настроенная методом DPO на выборке Nectar из данных предпочтений. Модель предназначена для диалогов с помощником и генерации ответов на инструкции; её контекст составляет 4096 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Для неё заявлена поддержка английского языка; токенизатор содержит шаблон диалога, а карточка рекомендует соблюдать его формат, включая перевод строки после сообщения пользователя. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. В карточке отмечено, что этап RLHF не настраивал модели Tulu на безопасные ответы и что фильтрация ответов не предусмотрена. Поэтому модель может выдавать проблемный контент, особенно по соответствующему запросу.

UndiMix-v4-13B — смешанная языковая модель, опубликованная Undi95. Она объединяет пять моделей на базе Llama 2 13B, включая чат- и инструкционные варианты, и рассчитана на генерацию ответов по инструкциям в шаблоне Alpaca. Модель может вести разговор в серьёзном или игривом тоне и использовать эмодзи. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM с 12,9 млрд параметров, принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 4096 токенов и распространяется в формате Safetensors с весами fp16. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое использование. README не перечисляет поддерживаемые естественные языки, поэтому языковую специализацию определить нельзя.

Карточка модели Smuggling1710/An4-7Bv2.4 на Hugging Face совпадает с карточкой Smuggling1710/An4-7Bv2.1, поэтому описание составлено по ней. An4-7Bv2.1 — языковая модель Smuggling1710 для генерации текста. Она дообучена на базе unsloth/mistral-7b-v0.2-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель построена на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, принимает текст и генерирует текст. Модель подходит для сценариев генерации текста на английском языке. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные задачи или дополнительные возможности модели.

anthonymeo/augmented-smilodon-1 — разговорная языковая модель, обученная с помощью H2O LLM Studio на базе h2oai/h2o-danube3-500m-chat. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате: может отвечать на запросы и поддерживать беседу на английском языке. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 464,4 млн параметров; заявленная длина контекста — 8192 токена. Репозиторий содержит веса в форматах Safetensors и GGUF F16. Для запуска доступны Transformers, загрузка с 4- или 8-битной квантизацией и распределение модели по нескольким GPU. Модель может выдавать неверные или бессвязные ответы, а также предвзятый или оскорбительный текст, поэтому результаты следует проверять. Лицензия в предоставленных данных не указана.

danyoung/billie — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP с помощью mergekit из моделей candidates/slerpfewshot/10/10_0 и candidates/slerpfewshot/6/6_1. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; размер модели — 7,1 млрд параметров, библиотека — Transformers, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где нужен ответ или продолжение текста на основе запроса. В карточке не описаны специальные области применения, поддерживаемые языки или дополнительные возможности. Лицензия — Apache-2.0. Качество, языковое покрытие и ограничения модели в карточке не охарактеризованы.

BLOSSOM-v5.1-9b — разговорная языковая модель, разработанная командой Blossom и дообученная на базе Yi-1.5-9B. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 8,6 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст в формате продолжения диалога. Модель обучали в два этапа на смесях инструкционных данных Wizard, Orca и Math, а также многоходовых диалогов Blossom Chat. Модель предназначена для диалоговых ответов, понимания контекста, выполнения инструкций и решения математических задач на китайском и английском языках. В карточке указано контекстное окно 4096 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество ответов зависит от формулировки запроса и обучающих данных; карточка не приводит оценок и конкретных ограничений. Описание не подтверждает поддержку русского языка или работу с изображениями, аудио и другими нетекстовыми данными.

BruinHermes — объединённая языковая модель, опубликованная cookinai. Она создана методом Slerp merge на основе rwitz2/go-bruins-v2.1.1 и Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp с помощью mergekit. В метаданных указаны архитектура MistralForCausalLM, плотная модель размером 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Карточка описывает способ объединения весов, но не приводит результатов оценки качества или отдельных сценариев применения. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия в метаданных обозначена как unknown.

CoEvol-ChatGPT_Llama2-7B_SFT — англоязычная причинно-следственная языковая модель семейства Llama, дообученная CAS-SIAT-ConsistencyAI на базе meta-llama/Llama-2-7b-hf с использованием набора данных coevol-chatgpt_alpaca_random9k. Модель содержит 6,6 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; длина контекста — 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы в сценариях, соответствующих обучающим примерам. Карточка не описывает отдельные специализированные возможности или результаты оценки качества. Использование регулируется лицензией Llama 2.

Experiment28M7_Experiment24Alloyingotneoy — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием моделей automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment24Alloyingotneoy-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов; размер модели — 7,1 млрд параметров. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Модель подходит для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. README не приводит результатов оценки качества или сведений о целевых языках и специализированных сценариях, поэтому её возможности сверх генерации текста не следует предполагать.

FatLlama-1.7T-Instruct — текстовая генеративная модель семейства Llama, представленная RichardErkhov. Репозиторий описывает её с юмором как чрезвычайно крупную модель, предназначенную для запуска инструктивных запросов и диалогов. По метаданным модель содержит 1,7 трлн параметров, имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и контекст до 131 072 токенов; доступны интерфейсы чата и вызова инструментов. Модель может применяться для генерации текста и ответов на запросы, однако README не приводит проверяемых результатов оценки или практических инструкций по использованию. Автор указывает, что размер модели делает запуск крайне требовательным к ресурсам и затрудняет квантизацию. Файлы представлены в формате safetensors. Сведения о лицензии и поддерживаемых естественных языках отсутствуют в предоставленных данных.

TheBloke/gpt4-alpaca-lora-13B-HF — версия модели gpt4-alpaca-lora-13b в формате Hugging Face, опубликованная TheBloke. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 12,9 млрд параметров, дообученная методом instruction following на данных alpaca_data_gpt4.json с использованием LoRA; в карточке указана базовая модель decapoda-research/llama-30b-hf. Репозиторий содержит объединённую модель в формате PyTorch. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и диалогового общения на английском языке. Она может служить основой чат-бота, помощника для ответов на вопросы и генератора текстов по запросу. Указанное в метаданных окно контекста составляет 2048 токенов. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования по имеющимся сведениям определить нельзя. Модель основана на LLaMA и унаследовала её ограничения; качество и надёжность ответов не гарантированы. Указанный в README базовый чекпойнт имеет 30B параметров, тогда как опубликованная версия — 13B; README не поясняет это расхождение.

H2OAI h2ogpt-gm-oasst1-en-2048-open-llama-3b — языковая модель на архитектуре LLaMA, обученная с помощью H2O LLM Studio на базе openlm-research/open_llama_3b и персонализированной подготовке данных OpenAssistant/oasst1. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на английском языке. Модель содержит 3,3 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Её контекстное окно составляет 2048 токенов; веса доступны в формате PyTorch для библиотеки Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Модель может выдавать ошибочные, бессмысленные или нерелевантные ответы, а данные обучения могут приводить к предвзятым или оскорбительным результатам. Ответы следует проверять.

HenryJJ/Instruct_Mistral-7B-v0.1_Dolly15K — авторегрессионная языковая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная HenryJJ на датасете Databricks Dolly 15k. README сообщает об обучении с LoRA в течение двух эпох и разделении данных на 90% для обучения и 10% для проверки. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям, например для написания коротких текстов по заданной теме. Модель принимает текст и генерирует текст; в метаданных указан контекст 32 768 токенов, тогда как README сообщает об окне контекста 1 024 токена при обучении. Карточка называет английский основным языком. Репозиторий содержит веса Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В README есть несогласованность в названии Mixtral и утверждении об архитектуре Llama 2; метаданные указывают на семейство Mistral и архитектуру MistralForCausalLM.

Модель ribhu/llama13b-32k-illumeet-finetune разработана ribhu как дообученная версия unsloth/llama-2-13b-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 12,9 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста; в метаданных указан контекст длиной до 32 768 токенов и поддержка английского языка. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL; репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения, результаты оценки качества или дополнительные сценарии, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных данных.

Youliang/llama3-8b-derta — плотная языковая модель на архитектуре Llama, разработанная на основе Meta-Llama-3-8B и дообученная с помощью DeRTa. Для обучения использовались наборы Evol-Instruct и BeaverTails. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции с акцентом на безопасное поведение; в карточке указан формат запроса [INST] Your Instruction [\INST]. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Её базовый контекст — 8192 токена. В README заявлена высокая безопасность, однако подробности обучения и оценки не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Strangemerges_32Strangemerges_30 — языковая модель для генерации текста, полученная слиянием двух моделей: automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Strangemerges_32Strangemerges_30-7B. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; опубликована в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Контекст составляет до 32 768 токенов. В карточке не описаны специальные сценарии, языки или результаты оценки качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели aboros98/merlin1.2 на Hugging Face совпадает с карточкой aboros98/merlin1.5, поэтому описание составлено по ней. aboros98/merlin1.5 — текстовая авторегрессионная модель семейства Phi с 3,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста; метаданные указывают архитектуру PhiForCausalLM и контекст длиной 2048 токенов. Модель доступна в формате PyTorch и распространяется по лицензии MIT согласно метаданным Hugging Face. README содержит незаполненные результаты бенчмарков, поэтому по карточке нельзя оценить качество модели.

seunghoon34/mistral-7b-thai-instruct — дообученная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, разработанная seunghoon34 на базе seunghoon34/mistral-7b-thai. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу в формате instruct. В карточке указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов, распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает конкретные тесты качества или подробные сценарии применения.